/*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法
*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
  2、变量说明
     Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量
     NewValue:当前采样的值
     ReturnValue:返回值
  3、常量说明
     A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置
*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值
*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果
****************************************************/
#define  A   10
unsigned char Value
unsigned char AmplitudeLimiterFilter()
{
   unsigned char NewValue;
   unsigned char ReturnValue;
   NewValue=GatAD();
   if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))
   ReturnValue=Value;
   else ReturnValue=NewValue;
   return(ReturnValue);
} 

 
/****************************************************
*函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法
*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液
       位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
     Delay(),基本延时函数
  2、变量说明
     ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据
     Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器
     i,j,k:循环试用的参数值
  3、常量说明
     N：数组长度
*入口：
*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果
*****************************************************/

#define N 11
unsigned char MiddlevalueFilter()

{
  unsigned char value_buf[N];
  unsigned char i,j,k,temp;
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }
  for (j=0;j<N-1;j++)
  {
   for (k=0;k<N-j;k++)
   {
    if(value_buf[k]>value_buf[k+1])
     {
       temp = value_buf[k];
       value_buf[k] = value_buf[k+1];
       value_buf[k+1] = temp;
     }
   }
  }
  return value_buf[(N-1)/2];
}


/*********************************************************
说明：连续取N个采样值进行算术平均运算
优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是
      有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用。
**********************************************************/
#define N 12
char filter()
{
  unsigned int sum = 0;
  unsigned char i;

  for (i=0;i<N;i++)
  {
    sum + = get_ad();
    delay();
  }
  return(char)(sum/N);
}

/***************************************************
递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
说明：把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N。
      每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一
      次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，既获得
      新的滤波结果。
优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡的系统
缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适于脉冲干
      扰较严重的场合
****************************************************/
#define N 12
unsigned char value_buf[N];
unsigned char filter()
{
  unsigned char i;
  unsigned char value;
  int sum=0;

  value_buf[i++] = get_ad();       //采集到的数据放入最高位
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i]=value_buf[i+1];   //所有数据左移，低位扔掉
    sum += value_buf[i];
  }
  value = sum/N;
  return(value);
}

/********************************************
中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
 说明：采一组队列去掉最大值和最小值
 优点：融合了两种滤波的优点。对于偶然出现的脉冲性干扰，可消
       除有其引起的采样值偏差。对周期干扰有良好的抑制作用，
       平滑度高，适于高频振荡的系统。
 缺点：测量速度慢
*********************************************/
#define N 12
uchar filter()

{
  unsigned char i,j,k,l;
  unsigned char temp,sum=0,value;
  unsigned char value_buf[N],;

  for(i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }
  //采样值从小到大排列（冒泡法）
  for(j=0;j<N-1;j++)
  {
    for(i=0;i<N-j;i++)
    {
      if(value_buf[i]>value_buf[i+1])
      {
        temp = value_buf[i];
        value_buf[i] = value_buf[i+1];
        value_buf[i+1] = temp;
      }
    }
  }

  for(i=1;i<N-1;i++)
  sum += value_buf[i];

  value = sum/(N-2);
  return(value);
}

/************************************************
递推中位值滤波法
 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其引起的采样值偏差。
       对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高；试用于高频振荡
       的系统
 缺点：测量速度慢
*************************************************/
char filter(char new_data,char queue[],char n)
{
  char max,min;
  char sum;
  char i;

  queue[0]=new_data;
  max=queue[0];
  min=queue[0];
  sum=queue[0];

  for(i=n-1;i>0;i--)
  {
    if(queue[i]>max)
    max=queue[i];
    else if (queue[i]<min)
    min=queue[i];
    sum=sum+queue[i];
    queue[i]=queue[i-1];
  }

  i=n-2;
  sum=sum-max-min+i/2;     //说明：+i/2的目的是为了四舍五入
  sum=sum/i;

  return(sum);
}

/************************************************
限幅平均滤波法
 优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。
*************************************************/
#define A 10
#define N 12
unsigned char data[];
unsigned char filter(data[])
{
  unsigned char i;
  unsigned char value,sum;

  data[N]=GetAD();
  if(((data[N]-data[N-1])>A||((data[N-1]-data[N])>A))
  data[N]=data[N-1];
  //else data[N]=NewValue;
  for(i=0;i<N;i++)
  {
    data[i]=data[i+1];
    sum+=data[i];
  }
  value=sum/N;
  return(value);
}

/****************************************************
*函数名称：filter()-一阶滞后滤波法
*说明：
  1、调用函数
     GetAD(),该函数用来取得当前值
     Delay(),基本延时函数
  2、变量说明
     Or_data[N]:采集的数据
     Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位
     coeff:滤波系数
     F_count：滤波计数器
  3、常量说明
     N：数组长度
     Thre_value：比较门槛值
*入口：
*出口：
*****************************************************/

#define Thre_value  10
#define  N   50
float Or_data[N]；
unsigned char Dr0_flag=0,Dr1_flag=0;

void abs(float first,float second)
{
 float abs;
 if(first>second)
 {
   abs=first-second;
   Dr1_flag=0;
 }
 else
 {
   abs=second-first;
   Dr1_flag=1;
 }
 return(abs);
} 

void filter(void)
{
  uchar i=0,F_count=0,coeff=0;
  float Abs=0.00;

  //确定一阶滤波系数
  for(i=1;i<N;i++)
    {
      Abs=abs(Or_data[i-1],Or_data[i]);
      if(!(Dr1_flag^Dr0_flag))                    //前后数据变化方向一致
      { 
        F_count++;
        if(Abs>=Thre_value)
        {
          F_count++;
          F_count++;
        }
        if(F_count>=12)
        F_count=12;
        coeff=20*F_count;  
      }
      else                                        //去抖动
      coeff=5;
      //一阶滤波算法
      if(Dr1_flag==0)                             //当前值小于前一个值
      Or_data[i]=Or_data[i-1]-coeff*(Or_data[i-1]-Or_data[i])/256;
      else
      Or_data[i]=Or_data[i-1]+coeff*(Or_data[i]-Or_data[i-1])/256;   
      
      F_count=0;                                  //滤波计数器清零
      Dr0_flag=Dr1_flag;
    }
}

/************************************************************
 加权递推平均滤波法
 coe:数组为加权系数表，存在程序存储区。
 sum_coe:加权系数和
 ************************************************************/
#define N 12
const char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
const char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;
unsigned char filter()
{
  unsigned char i;
  unsigned char value_buf[N];
  int sum=0;

  for (i=0;i<N;i++)
  {
    value_buf[i] = get_ad();
    delay();
  }

  for (i=0,i<N;i++)
  {
    value_buf[i]=value_buf[i+1];
    sum += value_buf[i]*coe[i];
  }

  sum/=sum_coe;
  value=sum/N;
  return(value);
}

/************************************************
 消抖滤波法
*************************************************/
#define N 12

unsigned char filter()
{
  unsigned char i=0;
  unsigned char new_value;
  new_value = get_ad();
  if(value !=new_value);
  {
    i++;
    if (i>N)
    {
      i=0;
      value=new_value;
    }
  }
  else i=0;
  return(value);
}